标识和利用农田中的测试地点的系统和方法技术方案

提供了用于在一个或多个领域中实施试验的系统和方法。根据一个实施方案，农业智能计算系统标识田地中的多组相邻地点，并计算这些地点之间的差值。该系统使用多组相邻地点的不同值来确定短长度变异性得分。然后，系统可以使用短长度变异性得分来标识用于实施试验的田地和/或用于实施试验的田地内的地点。在实施方案中，系统使用网格叠加，系统基于从农具接收到的标头信息来定向该网格叠加。在实施方案中，系统改变网格叠加以增加农田上和/或不同管理区内的测试地点的数目。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】标识和利用农田中的测试地点的系统和方法版权声明该专利文件的一部分公开内容包含受版权保护的材料。版权所有者不反对任何人以专利和商标局专利文件或记录中出现的方式对专利文件或专利公开进行传真复制，但保留所有版权或权利。2015-2019TheClimateCorporation。
本公开涉及农田的数字计算机建模和跟踪。具体地，本公开涉及标识用于在农田中实施特定实践的地点并使得农具在农田中执行特定实践。
技术介绍
本节中描述的方法是可以获得的方法，但不一定是先前已经设想或获得的方法。因此，除非另有说明，否则不应该仅由于本节中所述的任何方法包括在本节中而假设其可以作为现有技术。田地管理者在农田的管理方面要面对做出各种各样的决定。这些决定包括确定种植哪种农作物、种植哪种农作物种子、何时收获农作物、是否进行耕作、灌溉、农药(包括杀真菌剂和除草剂)施用和肥料施用以及施用哪种类型的农药或肥料。通常，可以通过使用不同的杂交种子或不同的种子品种，将不同的产品应用于田地或在田地进行不同的管理活动来改善田地的管理实践。对于仅使用有关其自己田地的信息工作的田地管理者而言，可能无法轻易识别出这些改善。此外，即使意识到更好的实践，田地管理者也可能无法确定新的实践是否比先前的实践有益。为了确定新的实践是否比先前的实践产生更好的结果，田地管理者可以将一部分农田专门用于试验，其中农田的一个或多个部分接受不同于该农田的其他部分的管理实践。通过在农田的一部分上进行试验，田地管理者能够以先前有效的方式继续利用农田，同时测试不同的实践以确定它们是否具有改善的结果。实施这些试验的一个问题是，田地管理者并不总是清楚在哪里可以最好地定位、定向试验地点或确定试验地点的大小以最高效率使用农田。因此，田地管理者的试验实践可能会在条形试验中占用很大一部分田地，以产生一组结果，这些结果在利用更小部分的农田的同时可以用具有相同的统计显著性水平产生。另外，田地管理员进行的试验可能需要额外的农具通行证，从而降低在田地进行试验的农具的效率。因此，需要一种系统，其利用田地数据来标识测试地点、尺寸和/或方向以实施试验。
技术实现思路
所附权利要求可以用作本公开的
技术实现思路
。附图说明在附图中：图1示出了配置为执行本文所述的功能的示例性计算系统，在现场环境中，该系统可以与之交互的其他设备一起示出。图2示出了当示例性移动应用被加载以执行时在主存储器中的指令集的示例性逻辑组织的两个视图。图3示出了经编程的过程，通过该经编程的过程，农业智能计算系统使用由一个或多个数据源提供的农业数据来生成一个或多个预先配置的农业模型。图4是示出了可以在其上实现本专利技术的实施方案的计算系统的框图。图5描绘了用于数据输入的时间线视图的示例性实施方案。图6描绘了用于数据输入的电子表格视图的示例性实施方案。图7描绘了用于对田地的短长度变异性建模的方法。图8描绘了在地图上用于计算短长度产量变异性的网格叠加的实例。图9描绘了改变预设网格内的测试地点以最大化多个测试地点的示例性方法。具体实施方式在以下描述中，出于解释的目的，阐述了许多具体细节以提供对本公开的透彻理解。然而，将显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践实施方案。在其他示例中，以框图形式示出了公知的结构和设备，以避免不必要地使本公开难以理解。根据以下概述，在各节中公开了实施方案：1.总体概述2.示例性农业智能计算系统2.1.结构概述2.2.应用程序概述2.3.录入计算系统的数据2.4.过程概述-农业模型训练2.5.实施实例-硬件概述3.试验生成3.1.短长度产量变异性3.2.建模变异性3.3.基于短长度变异性选择田地3.4.选择和确定测试地点的大小3.5.确定测试地点方向3.6.从网格地点中进行选择3.7.处方图和脚本3.8.某些实施方案的益处*1.总体概述本文描述了用于确定测试地点的地点、大小和/或方向的系统和方法。在一个实施方案中，系统接收农田的地图和与该农田有关的数据，例如从农具接收的应用数据。该系统为农田地图生成网格叠加。该系统可以另外基于接收到的应用数据或图像数据来定向网格。该系统基于在多对相邻网格单元中的网格单元之间的测量或建模的产量变异性来计算农田的短长度变异性。基于短长度产量变异性，系统选择用于实施试验的田地和/或标识用于实施试验的田地内的地点。方法可以另外包括扩充网格叠加以增加田地和/或管理区中的可用测试地点的数目。在一个实施方案中，方法包括接收农田的地图；为农田地图生成网格叠加，和使用网格叠加和地图生成网格化地图；从网格化地图中选择多个相邻网格单元；针对每组相邻网格单元，计算相邻单元之间的平均产量的差；至少部分地基于每组相邻网格单元的平均产量的差，确定农田的短长度变异性。2.示例性农业智能计算系统2.1结构概述图1示出了配置为进行本文所述的功能的示例性计算系统，在现场环境中，该系统可以与之交互的其他设备一起示出。在一个实施例中，用户102拥有、操作或占有在田地地点中的或与田地地点相关联的田地管理器计算设备104，诸如旨在用于农业活动的田地或用于一个或多个田地的管理地点。田地管理器计算设备104被编程或配置为经由一个或多个网络109向农业智能计算系统130提供田地数据106。田地数据106的示例包括(a)标识数据(例如，亩数、田地名称、田地标识符、地理标识符、边界标识符、农作物标识符、以及可用于标识农地的任何其他合适数据，例如公共土地单位(CLU)、地段和地块编号、地号、地理坐标和边界、农场序列号(FSN)、农场编号、地带编号、田地编号、区域、乡镇和/或范围)、(b)收获数据(例如，农作物类型、农作物品种、轮作、是否有机方式种植农作物、收获日期、实际生产历史(APH)、预期产量、产量、农作物价格、农作物收入、谷物水分、耕作措施以及以往生长季节信息)、(c)土壤数据(例如，类型、组成、pH、有机物质(OM)、阳离子交换能力(CEC))、(d)种植数据(例如，种植日期、种子类型、种植种子的相对成熟度(RM)、种子群体)，(e)肥料数据(例如，营养类型(氮、磷、钾)、施用类型、施用日期、数目、来源、方法)，(f)化学施用数据(例如，旨在用作植物调节剂、脱叶剂或干燥剂的农药、微生物、其他物质或物质混合物、施用日期、用量、来源、方法)，(g)灌溉数据(例如，施用日期、用量、来源、方法)，(h)天气数据(例如，降水、降雨率、预测降雨、径流率区域、温度、风、天气预报、气压、能见度、云、热指数、露点、湿度、雪深、空气质量、日出、日落)、(i)图像数据(例如，来自农业设备传感器、照相机、计算机、智能手机、平板电脑、无人机、飞机或卫星的的图像和光谱信息)、(j)侦察观察报告(照片、视频、自由形式注释、语音记录、语音转本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种系统，包括：/n一个或多个处理器；/n存储器，存储指令，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时，引起执行：/n在农业智能计算系统处接收特定农学田的地图；/n在所述农业智能计算系统处接收针对所述特定农学田的农学数据；/n生成针对所述农学田的所述地图的网格叠加；/n选择多组相邻网格单元；/n针对所述多组相邻网格单元中的每组相邻网格单元，计算差值，所述差值包括一组相邻网格单元中的所述网格单元之间在一个或多个因素中的差；/n从每组相邻网格单元的所述差值计算针对所述特定农学田的短长度变异性；/n基于所述短长度变异性，选择一个或多个地点；/n生成处方图，所述处方图包括针对所述特定农学田的第一管理实践和与所述第一管理实践不同的针对所选择的所述一个或多个地点的第二管理实践。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20181024 US 62/750,1811.一种系统，包括：
一个或多个处理器；
存储器，存储指令，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时，引起执行：
在农业智能计算系统处接收特定农学田的地图；
在所述农业智能计算系统处接收针对所述特定农学田的农学数据；
生成针对所述农学田的所述地图的网格叠加；
选择多组相邻网格单元；
针对所述多组相邻网格单元中的每组相邻网格单元，计算差值，所述差值包括一组相邻网格单元中的所述网格单元之间在一个或多个因素中的差；
从每组相邻网格单元的所述差值计算针对所述特定农学田的短长度变异性；
基于所述短长度变异性，选择一个或多个地点；
生成处方图，所述处方图包括针对所述特定农学田的第一管理实践和与所述第一管理实践不同的针对所选择的所述一个或多个地点的第二管理实践。


2.根据权利要求1所述的系统，其中生成所述网格叠加包括：
标识农具的宽度；
生成第一组平行线，所述第一组平行线间隔开一距离，所述距离等于所述农具的所述宽度的倍数；
生成与所述第一组平行线垂直的第二组平行线。


3.根据权利要求1所述的系统，其中选择多组相邻网格单元包括：
随机地或伪随机地选择在单一的管理区中的第一完整网格单元；
从相邻于所述第一完整网格单元的多个网格单元中选择第二网格单元；
确定所述第二网格单元是否是完全在与所述第一完整网格单元相同的管理区中的完整网格单元；
如果所述第二网格单元不是完全在与所述第一完整网格单元相同的管理区中的完整网格单元，则丢弃所述第二网格单元并从相邻于所述第一完整网格单元的所述多个网格单元中选择第三网格单元；
如果所述第二网格单元是完全在与所述第一完整网格单元相同的管理区中的完整网格单元，则选择所述第一网格单元和所述第二网格单元作为特定的一组相邻网格单元。


4.根据权利要求1所述的系统，其中所述指令在由所述一个或多个处理器执行时，进一步引起执行：
接收针对多个农学田中的多对相邻网格单元的产量数据和属性数据；
使用针对所述多对相邻网格单元的所述产量数据和属性数据，计算多个权重，所述多个权重最小化所述多对相邻网格单元的产量变异性与所述多对相邻网格单元的属性变异性之间的差；
其中针对所述特定农学田接收的所述农学数据包括多个属性，但不包括针对所述特定农学田的过去产量值；
其中针对所述多组相邻网格单元中的每组相邻网格单元计算所述差值包括：计算乘以所述多个权重中的对应权重的属性值的差。


5.根据权利要求1所述的系统，其中所述指令在由所述一个或多个处理器执行时，进一步引起执行：
计算针对多个农学田的短长度变异性；
确定针对所述特定农学田的所述短长度变异性低于所述多个农学田的所述短长度变异性，并且作为响应，选择所述特定农学田以包括所述第二管理实践。


6.根据权利要求1所述的系统，其中所述指令在由所述一个或多个处理器执行时，进一步引起执行：
计算针对多个农学田中的每个农学田的短长度变异性；
计算针对所述多个农学田中的每个农学田的长长度变异性；
针对所述多个农学田中的每个农学田，至少部分地基于针对所述多个农学田中的每个农学田的短长度变异性和长长度变异性来计算变异性差值；
计算针对所述特定农学田的长长度变异性；
至少部分地基于针对所述特定农学田的所述短长度变异性和所述长长度变异性，计算针对所述特定农学田的变异性差值；
确定针对所述特定农学田的所述变异性差值低于针对所述多个农学田的所述变异性差值，并且作为响应，选择所述特定农学田以包括所述第二管理实践。


7.根据权利要求1所述的系统，其中所述指令在由所述一个或多个处理器执行时，进一步引起执行：
确定所述网格叠加的列中的第一网格单元不完整；
确定所述第一网格单元的第一半包括比所述第一网格单元的第二半大的连续完整区域；
在所述第一网格单元的所述第一半的方向上移位所述第一网格单元和受移位所述第一网格单元影响的任何其他网格单元；
确定在移位之后所述列是否比移位之前包括更多的单元；
如果所述列在移位之后比在移位之前包括更多的单元，则更新所述网格叠加以包括所述第一网格单元和受移位所述第一网格单元影响的所述任何其他网格单元的新地点；
如果所述列在移位之后比移位之前不包括更多的单元，则将所述列还原到移位前状态。


8.根据权利要求1所述的系统，其中所述指令在由所述一个或多个处理器执行时，进一步引起执行：
在所述农学田的地图中标识第一管理区，所述第一管理区在所述农学田的所述地图中具有最少数目的所述管理区的完整网格单元；
确定第一网格单元仅部分地在所述第一管理区中；
在所述第一网格单元的在所述第一管理区中的一部分的方向上移位所述网格单元和受移位所述第一网格单元影响的任何其他网格单元；
确定所述第一管理区在移位之后是否比移位之前包括更多的单元；
如果所述第一管理区在移位之后比在移位之前包括更多的单元，则更新所述网格叠加以包括所述第一网格单元和受移位所述第一网格单元影响的所述任何其他网格单元的新地点；
如果所述第一管理区在移位之后比移位之前不包括更多的单元，则将所述单元还原到移位前状态。


9.根据权利要求1所述的系统，其中所述指...

【专利技术属性】
技术研发人员：N·C·西泽克，M·拉多尼，D·威廉姆斯，
申请(专利权)人：克莱米特公司，
类型：发明
国别省市：美国;US